近日，以“给你一双慧眼：知识图谱助力实现全景反欺诈”为主题的毕马威中国2019金融科技系列论坛(讲座)第二季第一课在北京举行。360金融(Nasdaq:QFIN)首席数据科学家沈赟博士作为本期课程授课专家，讲授知识图谱的有关技术和知识，同时与毕马威金融科技团队合伙人及业内专家共同讨论何为AI风控。
图：360金融全生命周期风险管理体系
本次讲座，以北京毕马威总部为主会场，视频直播覆盖深圳、上海两地。来自银行、保险公司、金融科技公司等机构的百余名高管和风控从业者通过直播视频听讲并参与讨论。
以知识图谱“精耕”反欺诈
近年来金融科技的蓬勃发展为大众带来了更加快速和便捷的金融服务体验。但随着贷款发放速度越来越快，欺诈风险也开始集聚。为了减少因欺诈带来的损失，降低借款端的欺诈风险，人们希望通过技术手段来增强对风险的识别能力。同时，相比起传统的反欺诈手段，主要依赖人工对信息进行审核，但身份证、手机号码等关键审核材料的伪造成本较低，使得金融机构不得不投入大量人力审核信息主体的身份及材料的真实性等困境，知识图谱等技术的出现给风险识别带来了福音。
实践中，如何更好的利用知识图谱技术做到反欺诈?沈赟分别从贷前、贷中和贷后三个环节以360金融为例进行了详细的论述。
贷前，360金融通过给客户进行打分，来发现其是否是潜在的多头客户。“针对这些潜在的客户我们可以去评估他每月的一个负债额等指标，这样的话我们可以在贷前及时地进行约束，防止其成为外部多头用户;同时，我们也在产品形态上面下功夫，如给这些客户相对短期数、更可控的一些产品。”沈赟进一步表示。
贷中，360金融则通过研究用户的行为模式等方式去更加精细化地去管理风险、预测风险，并根据不同的行为模式去找到相应的客群，针对这个客群采取相应的措施。如针对风险较高客户，360金融就会提前采取拒绝、调额、调价等风控措施。同时，360金融还会在三个月、六个月等贷中时间点对用户进行重新评估，来预测其多头可能变化的情况。在此基础上，用户活跃度、用户还款积极的程度等也都是360金融在对客户进行评估时所考量的因素。
贷后，360金融则制定了不同的催收的策略，通过对用户去进行客户和分群，来制定相应的催收方式。与此同时，360金融还自主研发了一套智能催收机器人(19.430,0.02,0.10%)系统，针对不同风险级别的客群和不同的催收业务类型，设定差异化的催收场景和催收方式，同时严格保证整个催收流程的合法合规。
总体来看，360金融在贷前、贷中、贷后分别通过知识图谱去构建客户的画像，从而实现更精细化的反欺诈。“我们从积累数据，从数据当中去挖掘各种各样的特征，使用机器学习的模型去学习，不断去优化调整这个模型，之后我们应用到一个实际的应用上去的时候，是希望能够促进业务的发展。比方说在信用体系分类，我们可以得到更高准确度的信用评分的模型。反过来我们业务发展后，也可以积累更多的数据，这是一个不断正向的循环，是整个的建模、数据模型以及业务三者有机的一个融合。”沈赟补充道。
“科技输出”赋能金融机构
此外，基于这知识图谱技术，360金融目前已积累了千万级别的黑灰名单和数亿的白名单库。同时，360金融还在工具层面，引入了复杂关系网络分析;在算法层面，引入了无监督机器学习;在系统层面，实现了全自动化建模。“关于时效性，其实我们模型很多现在已经实现了，能够自动化定期去迭代。”沈赟在与现场与会者交流时说道。
通过这三重风控科技手段，在新用户源源不断涌入的同时，360金融实现了更好的用户风险区分，从而更为高效地管理风险、预防欺诈。基于其在风险管理和诈骗预防方面的优势，360金融日前发布的上市后首份财报显示，截至2018年12月31日，360金融超过90天的逾期率为0.92%，风控表现领先同业。
优质的资产和风控表现让360金融持续吸引更多金融机构深入合作。财报显示，2018年第4季度，360金融撮合贷款资金的78%来自金融机构。据了解，360金融已与中国工商银行(5.450,-0.02,-0.37%)等全国性国有银行、中国光大银行(4.010,-0.01,-0.25%)等全国性股份制银行、南京银行(7.690,-0.06,-0.77%)等城商行、持牌消费金融公司、信托公司建立了广泛合作。
不过，360金融在B端的探索并未止步。沈赟在论坛上透露：“今年我们一个大战略方向就是会非常着力于做风险技术输出，开拓服务更多的金融机构。”由此可见，未来360金融将坚持“连接借款用户与金融合作伙伴的科技平台”的定位，以科技输出持续赋能B端。
本文来源：华夏小康网
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